descent algorithm的意思|示意

美 / diˈsent ˈælɡəriðəm / 英 / dɪˈsɛnt ˈælɡəˌrɪðəm /

下降算法

一般来说，descent algorithm是一种优化算法，它的核心思想是尝试把一个函数或者是损失函数在有限的时间内，从一个初始点开始减小(或升高)到最小值，以此获得最优解。它可以用来求解凸优化问题，也是广泛应用的一种算法，比如机器学习中的梯度下降和改进。

Descent algorithm通过不断更新变量的权重和偏置，来尝试达到最优解，从而达到全局最小值(或全局最大值)。主要有三种常用的下降算法，分别是随机梯度下降、改进随机梯度下降和牛顿法。

随机梯度下降(SGD)就是通过计算函数的梯度来调整参数，在这种情况下，梯度代表了函数在当前点的斜率，梯度算子是一种优化方法，可以不断更新变量的权值，最终使得损失函数的值达到最小。

改进随机梯度下降(MSGD)算法是一种计算函数的梯度的改进的算法，它可以减少计算量，并提高算法的准确度，抑制SGD算法的振荡，把函数拟合到更低维度，找到更准确的参数值，从而让模型更加准确、稳定。

最后，牛顿法是一种求解多元函数极小值的迭代算法，它通过不断调整变量的步长以及方向，从而实现最优的结果，牛顿法的收敛速度要比SGD快得多，但是计算量大得多。

以上就是descent algorithm算法的概述和使用方法，他们在各种优化问题中都有广泛的应用，特别是在机器学习和优化中，它可以帮助我们快速求解函数的最优解，提高模型的准确度，减少计算量。

1、 Gradient Descent Algorithm 梯度下降法,算法,梯度下降计算

2、 steepest descent algorithm 最陡下降算法,最速下降算法

3、 steep descent algorithm 陡降算法,最陡下降算法

4、 Genetic Descent Algorithm 提出了遗传下降算法,遗传下降算法

In this paper, a class of new descent algorithm is proposed to solve unconstrained optimization problems.

研究给出了一类新的求解无约束优化问题的下降算法.

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It is of lower complexity in computation and far more easy to be implemented as compared with the original steepest descent algorithm.

新算法与传统的最陡下降算法相比，具有运算量小、容易实现等优点。

Gradient descent algorithm is an efficient method to train FNN, and it can be realized in batch or incremental manner.

梯度下降算法是训练多层前向神经网络的一种有效方法，该算法可以以增量或者批量两种学习方式实现。

A new gradient descent algorithm for unconstrained optimization problem is proposed.

提出了一种新的无约束优化下降算法.

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Gradient descent algorithm using momentum BP network training.

采用动量梯度下降算法训练BP网络.

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In this paper, a class of new descent algorithm is proposed to solve unconstrained optimization problems.

研究给出了一类新的求解无约束优化问题的下降算法。

Finally, all of the parameters of the T - S model are determined accurately with gradient descent algorithm.

最后, 通过梯度下降方法,精确确定T -S 模糊模型的所有参数.

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Usually, the steepest descent algorithm is used to find the minimum of LOO upper - bound.

通过最速下降法求LOO上界的极小点来确定核参数是一种新的核参数选择方法.

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